गाइडेड लर्निंग

चर्चा के लिए, मशीन सीखने का एक मूल तरीका प्रस्तावित है। छोटे, संगठित नमूनों में सीखने की क्षमता ग्रहण की जाती है। उन क्षेत्रों में प्रासंगिक हो सकता है जहां कोई बड़ा डेटा नहीं है।

केंद्रीय प्रश्न :

किन परिस्थितियों में इनपुट-आउटपुट उदाहरणों की एक सीमित संख्या एक कार्यक्रम को विशिष्ट रूप से पुनर्स्थापित करती है?

औपचारिकता :

हम क्रमादेशित डिवाइस को चार {PRG, IN, OUT, COMPUTE} कहते हैं, जहाँ PRG, IN और OUT अक्षर हैं, PRG *, IN *, OUT * उनमें शब्दों के समूह हैं। COMPUTE - PRG और IN के शब्दों को OUT के शब्दों की एक जोड़ी से मिलाने वाला फंक्शन
COMPUTE: PRG * × IN * → OUT *। या:

जहां प्रोग्राम, इनपुट, आउटपुट क्रमशः PRG *, IN *, OUT * में शब्द हैं।

COMPUTE प्रोग्रामर सार्वभौमिक है यदि IN से OUT तक किसी भी कम्प्यूटेशनल फ़ंक्शन के लिए PRG से एक प्रोग्राम है जो इसे लागू करता है।

एक उदाहरण एक जोड़ी (इनपुट, आउटपुट) * {IN * × OUT *} है जिसके लिए समानता (I) रखती है। उदाहरणों का एक नमूना उनमें से किसी भी परिमित सेट को कहा जाएगा।

प्रोग्राम G PRG * करें। हम प्रोग्राम α से एक प्रतीक α को महत्वपूर्ण कहेंगे यदि प्रोग्राम डेफिनिशन क्षेत्र में इसके लिए एक उदाहरण है जिसके लिए α पीआरजी से दूसरे प्रतीक द्वारा प्रतिस्थापित किए जाने पर समानता (I) का उल्लंघन किया जा सकता है।

हम कहते हैं कि एक नमूना एक कार्यक्रम को कवर करता है अगर इस नमूने में कार्यक्रम के किसी भी महत्वपूर्ण प्रतीक के लिए एक उदाहरण है जो इसके महत्व की पुष्टि करता है।

प्रमेय:

किसी भी कार्यक्रम के लिए, नमूने के कुछ जोड़े हैं - संदर्भ और नियंत्रण - आपको इस कार्यक्रम को सटीकता के साथ समानता की पहचान करने की अनुमति देता है।

सबूत:

जाहिर है, किसी भी कार्यक्रम के लिए, कार्यक्रम के अंतिम रिकॉर्ड के बाद से परिमित कवरिंग नमूना होता है। हम इस तरह का एक नमूना बनाते हैं और इसे संदर्भ एक कहते हैं। संदर्भ नमूने द्वारा कवर किए गए कार्यक्रमों में से कई गणना करने योग्य हैं, क्योंकि सामान्य रूप से सभी कार्यक्रमों में से कई असंख्य हैं। हम इस सेट के सभी कार्यक्रमों को फिर से जारी करते हैं। नियंत्रण नमूने के उदाहरणों को हमारे कार्यक्रम के दायरे से चुना जाएगा ताकि एक-एक करके
वांछित कार्यक्रम की संख्या से कम संख्या वाले सभी कार्यक्रमों को बाहर करें।
प्रक्रिया मांगे गए, या किसी अन्य के बराबर एक कार्यक्रम पर रुक जाएगी
खुद। जाहिर है, नियंत्रण नमूने के लिए केवल एक सीमित संख्या के उदाहरणों की आवश्यकता होती है।

स्पष्टीकरण:

उदाहरणों की एक सीमित संख्या को अनंत, आम तौर पर बोलने, तरीकों की संख्या द्वारा सामान्यीकृत किया जा सकता है। संबंधित कार्यक्रमों के निष्कर्ष केवल उदाहरणों की एक भीड़ में मेल खाते हैं और इससे परे भिन्न होते हैं। हालांकि, सामान्यीकरण विकल्प का विकल्प परीक्षक को ज्ञात उत्तरों के साथ नियंत्रण प्रश्नों का चयन करके नियंत्रित किया जा सकता है ताकि वांछित के अलावा अन्य कार्यक्रमों में त्रुटियां हो जाएं और केवल समकक्ष कार्यक्रम ही सभी परीक्षाओं को पास कर सके।

शैक्षिक प्रक्रिया के अनुरूप, हम सहायक तथ्यों (संक्षिप्तता, बस तथ्यों के लिए ), प्रबंधक - नियंत्रण प्रश्नों ( परीक्षणों ) द्वारा नमूने को कवर करेंगे। विशिष्ट रूप से (समतुल्यता तक) कार्यक्रम की पहचान करने के लिए, प्रशिक्षण नमूने में दो भाग होने चाहिए - संदर्भ और नियंत्रण।

प्रबंधित मशीन सीखने के तरीके

संगठित अध्ययन ("छात्र चुनौती")

प्रशिक्षण के नमूने का आदेश दिया गया है और उन्हें निर्धारित किया गया है, जिसमें पाठ शामिल हैं। सबक में दो भाग होते हैं - तथ्य और परीक्षण। प्रत्येक पाठ का अपना कार्यक्रम है। पिछले पाठों के कार्यक्रम के कार्यक्रम उपप्रोग्राम या टेम्पलेट के रूप में बाद वाले लोगों के लिए निर्माण सामग्री के रूप में उपयोग किए जाते हैं।

प्रेरक प्रोग्रामिंग ("जीवन का अनुभव")

प्रशिक्षण का नमूना सुव्यवस्थित है, लेकिन लेबल नहीं है, तथ्यों और परीक्षणों में कोई विभाजन नहीं है। कार्य प्रत्येक नए उदाहरण (अनुभव) के लिए लगातार कार्यक्रम (ज्ञान) को अनुकूलित करना है । ऐसा करने के लिए, आपको अपने स्वयं के (आंतरिक) प्रशिक्षण नमूने को बनाए रखने की आवश्यकता होती है और प्रत्येक बार वर्तमान कार्यक्रम में त्रुटि होने पर इसे संशोधित (पुनःपूर्ति) करना होता है।

भविष्य कहनेवाला शक्ति ("वैज्ञानिक का कार्य")

कई उदाहरणों को आदेशित या चिह्नित नहीं किया जाता है। एक कार्यक्रम बनाने के लिए आवश्यक न्यूनतम प्रशिक्षण नमूना खोजना आवश्यक है जिसके लिए (आई) सेट के सभी उदाहरणों में मान्य है।

सामान्य समाधान न्यूनतम के ट्रैकिंग के साथ, उदाहरण के लिए नंबरिंग विकल्पों की एक पूरी गणना है और प्रत्येक के लिए आगमनात्मक संश्लेषण है। जब तथ्यों की संख्या पहले से ज्ञात न्यूनतम से अधिक हो जाती है तो विकल्पों के सत्यापन के बारे में पता लगाना।

प्रशिक्षण का संगठन ("शिक्षक का कार्य")

कार्यक्रम जाना जाता है। यह उसके लिए एक प्रशिक्षण नमूना बनाने के लिए आवश्यक है ताकि छात्र के लिए सीखने की जटिलता को कम किया जा सके । शिक्षक अपने ज्ञान और कौशल (कार्यक्रम) को सीधे छात्र को हस्तांतरित नहीं कर सकता है, उसे छात्र द्वारा अपने स्वतंत्र अधिग्रहण के लिए शर्तों का निर्माण करना होगा।

रोबोट के लिए शिक्षक का कार्य समझ में आएगा जब कृत्रिम बुद्धि मानव को पार कर जाती है। यह न केवल एक कठिन समस्या का समाधान खोजने के लिए महत्वपूर्ण होगा, बल्कि इसे लोगों को समझाने के लिए स्पष्ट है।

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